[일반] 난 솔직히 이분야 산업에서 어떻게 사용하는지 모르겠음

[익명(223.38)]

이제 곧 대학원 들어가는데 산학협력 하고 연구하면 아려나? 맨날 모델 빼껴오고 하이퍼파라미터 조정하는거만 함 그리고 데이콘에서 분류든 회귀든 할때 딥러닝모델보다 머신러닝모델들이 더 가볍고 성능 잘나오는 이유를 모르겠음 딥러닝 모델은 전처리 좀 덜되어도 알아서 특징 찾아서 좋은결과 나와야하는거 아님?

[익명(221.165)]

딥러닝에 대해서 좀 배우면 보일꺼다 몇가지 대답해보자면 일단 딥러닝 방법이 다른 ML 보다 자유도가 커서 오버피팅이 디폴트이고 일반화 성능이 ㅄ임 그나마 Data driven 에 최적화 되어있어서 LLM 만들때마냥 데이터가 미친듯 많으면 딥러닝이 큰 효과 발휘 할수 있음 입력 도메인에 빈곳에서 성능이 낮다? 그러면 데이터 채워 넣어서 빈공간이 없게 만들면 되니까 그리고 스케일 영향도 커서 전처리 안하고 그냥 쳐넣는건 비효율적임 연구하는 사람들도 그걸아니까 일반화 성능 높이기위해 Bayesian neural network 나 Gaussian process 같은것도 하고 좀더 깊게가면 neuro symbolic 같은거해서 아에 데이터가 나오는 함수를 찾아낼려고함